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　　本发明专利技术提供一种基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪方法，该方法克服现有技术的缺点，提高消噪后信号的信噪比。该方法对含噪声的兰姆波信号幅值谱进行各阶分数微分，用赛利斯分布作为待处幅值谱的模型，提出了赛利斯模型幅值谱分数阶微分最大值和过零点与微分阶数的三次关系式，建立了幅值谱特征参数的计算式来提取特征参数和重建原始信号的幅值谱，并结合相位谱重构去噪后兰姆波信号。

　　：在超声兰姆波检测中,由于兰姆波激发和检验方式灵活,而且能与板材缺陷产生有效的相互作用,并携带大量信息,因此,可以作为板材缺陷检测的有效手段,特别是在大面积板状结构的无损检测中应用更为广泛。超声兰姆波信号典型的非平稳信号，在实际检测中，由于信号会受到不同程度的噪声干扰，使得接收到的信号成分变得非常复杂，给后期的处理带来误差，直接影响检测的可靠性和精度的准确性，需要对这类非平稳超声兰姆波信号进行消噪处理，从含噪声的兰姆波信号中恢复原始的兰姆波信号。从国内外大量的文献可知,人工神经网络(LiuZQ,ZhangHY.Artificialneturalnetworkanditsapplicationinultrasonictesting,NondestructiveTesting,2001,23:221-225)、EMD方法(LiG,ShiLH,WangXW.EMDdenosingmethodanditsappli

　　一种基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪方法，该方法包括如下步骤：(1)兰姆波信号的傅里叶变换(2)计算幅值谱的分数阶微分(3)计算赛利斯模型幅值谱分数阶微分最大值和过零点与微分阶次的多项式系数(4)计算幅值谱参数(5)基于赛利斯模型计算去噪后的幅值谱(6)用傅里叶逆变换计算去噪后的兰姆波信号其中，步骤(3)中赛利斯模型幅值谱分数阶微分最大值Fmax(v)和F0(v)与微分阶次v的关系用三次多项式表示，其表达式为：Fmax(v)＝d3v3+d2v2+d1v+d0F0(v)＝c3v3+c2v2+c1v+c0其中，c0,c1,c2,c3和d0,d1,d2,d3是三次多项式的系数，根据步骤(2

　　1.一种基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪方法，该方法包括如下步骤：(1)兰姆波信号的傅里叶变换(2)计算幅值谱的分数阶微分(3)计算赛利斯模型幅值谱分数阶微分最大值和过零点与微分阶次的多项式系数(4)计算幅值谱参数(5)基于赛利斯模型计算去噪后的幅值谱(6)用傅里叶逆变换计算去噪后的兰姆波信号其中具体步骤如下，步骤(1)兰姆波信号的傅里叶变换设x(t)为含噪声的高斯包络兰姆波信号，它的傅里叶变换X(ω)为其中，t为时间，ω为角频率，i为虚数单位，记幅值谱XA(ω)为X(ω)的模，相位谱XP(ω)为X(ω)的相位，步骤(2)计算幅值谱的分数阶微分幅值谱XA(ω)的分数阶微分y(v)为其中，v为微分阶次，h为离散步长，c为角频率的初值，表示(ω-c)/h取整，...